- 사람 안면 이미지를 통해 사람의 감정을 분류하는 인공지능 모델 R&D - 기존에 외부 업체를 통해 사용하고 있던 모델을 내재화하기 위한 작업 진행 - 이미지 분류 모델 성능 비교 테스트 진행 - 성능 향상을 위한 데이터 전처리, 모델 transform 관련 리서치 - 외부 업체 모델 대비 약 20% 성능 향상

- Style Transfer와 관련된 GAN 알고리즘 R&D - input 이미지의 스타일 변경을 위해 latent로 변환하는 모델 개발 - 성과 : 중소기업기술혁신개발사업 연구개발분야 선정

- 분류 체계 세분화 및 분류 자동화를 위한 데이터셋 수집 - 이미지 데이터와 필요한 환자 정보들을 모으기 위한 쿼리 작업 진행(MySQL) - 환자의 분류 체계 세분화 및 자동 분류를 위한 인공지능 모델 개발 - 이미지 내 분류를 위한 특징 추출을 위해 Object Detection 기법 사용 - 검출한 객체를 통해 기존보다 3배 세분화된 새로운 분류 체계 제시 - 새로운 분류 체계에 대한 자동 분류 모델 개발

- 학습을 위한 VoC 데이터셋 수집(MySQL DB) - VoC 자동 분류를 위한 인공지능 모델 R&D - 웹을 통한 데모 서비스 배포 - Flask를 사용하여 인공지능 모델 웹으로 배포 - MySQL DB와 연동을 통해 새롭게 업로드 되는 VoC 자동 분류

- 인공지능 모델 학습을 위한 이미지 수집 및 라벨링 - 모바일 디바이스에서 사용하기 위한 인공지능 모델 R&D - 이미지 내 객체 검출을 위한 Object Detection 모델 개발 - 검출된 객체의 세부 분류를 위한 Image Classification 모델 개발 - 20 class 기준 ACC 82% - 인공지능 모델이 포함된 앱 성능 테스트 및 간단한 사항 수정